- xGen-MM (BLIP-3):一类开放式大型多模态模型
Phoenixtree_DongZhao
LargeModel人工智能深度学习大语言模型
xGen-MM(BLIP-3):AFamilyofOpenLargeMultimodalModelsGitHub-salesforce/LAVISatxgen-mm|2408.08872(arxiv.org)AbstractThisreportintroducesxGen-MM(alsoknownasBLIP-3),aframeworkfordevelopingLargeMultimodalMod
- Word 怎么让段落对齐，行与行之间宽一点？
冰糖心书房
Wordword
我们来分两步解决：段落对齐和调整行距。这两个功能都集中在Word顶部的【开始】选项卡里的【段落】区域。第一步：让段落对齐“对齐”指的是段落的左右边缘如何排列。通常有四种方式。操作方法：将鼠标光标点在你想修改的那个段落里的任意位置。（你不需要选中整个段落，Word很聪明，知道你想对整个段落操作）。在【开始】选项卡的【段落】区域，你会看到四个对齐按钮，它们的图标很形象：左对齐(Ctrl+L):所有行的
- Day 16: 列表推导式与生成器表达式：优雅的代码捷径
杨小扩
python
1.引言各位老朋友，我是阿扩。在过去的编程旅程中，我们经常需要基于一个已有的数据集合，来创建一个新的集合。比如，给你一个数字列表，让你计算出每个数字的平方，组成一个新列表。按照我们已经学过的知识，你会怎么做？你可能会很自然地写出这样的“三部曲”：先准备一个空荡荡的“篮子”（一个新的空列表）。然后，像一个勤劳的工人，一个一个地从旧列表中取出数字（for循环）。对每个数字进行加工（计算平方），然后把加
- 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长
数智前沿
数字化转型人工智能数据集
AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进，人工智能三大基本要素之一数据，面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉，目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集，需求集中于头部企业行业知识底座构建，人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增，已成为数据流通最活跃的领域。不过，高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题，目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
- VTK着色器MarbleShader代码学习(4)
点PY
三维渲染着色器学习
代码链接https://examples.vtk.org/site/Cxx/Shaders/MarbleShader/这段代码是一个使用VTK（VisualizationToolkit）实现的复杂着色器渲染示例，主要用于在3D模型上模拟大理石纹理效果。下面是对代码的详细解析：1.核心功能程序实现了一个基于Perlin噪声的大理石纹理着色器，主要特点包括：动态静脉纹理生成多级噪声叠加几何扭曲效果参数
- Aletheia 情感智能模型：完整实现
Aletheia情感智能模型，整合所有核心模块并解决之前指出的问题。这个实现包含完整的神经动力学系统、多模态情感融合、伦理约束场和量子意识接口。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportodeintfromsklearn.decompositionimportPCAimporttorchimporttor
- 安卓之ANR
巨蟹座的爱情
安卓
ANR是什么？怎么样避免ANR？安卓中，如果你的应用有一段时间响应不灵敏，系统会向用户显示一个对话框这个对话框称作应用程序无响应（Applicationnotresponding）对话框，用户可以选择让程序继续进行，但是，他们在使用你的程序时并不是每次都处理这个对话框。因此，在程序里对响应性能的设计很重要，这样，系统不会显示ARN给用户。Activity5秒broadc10秒耗时的操作workth
- 60天python训练营打卡day46
学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾：1.不同CNN层的特征图：不同通道的特征图2.什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。3.通道注意力：模型的定义和插入的位置4.通道注意力后的特征图和热力图学习时间：2025.06.29@浙大疏锦行
- Python 训练营打卡 Day 46
2401_86382089
Python打卡python
通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。我们现在说的很多模块，比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等，都是基于自注意力机制的。从数学角度看，注意力机制是对输入特征进行加权求
- Python训练营打卡 Day53
yunvwugua__
python自学打卡python开发语言
对抗生成网络知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象对抗生成网络（GAN）知识点回顾对抗生成网络的思想思想：就像在餐厅中，有一个厨师（生成器）负责制作假菜，一个评论家（判别器）负责区分真菜和假菜。厨师的目标是制作出评论家无法区分的假菜，而评论家的目标是找
- Elasticsearch 查询统计 A 字段全部为空的 B 字段（qbit）
前言本文对Elasticsearch7.17适用问题是有两个字符串字段app_id和owner，怎么查询app_id全部为空字符串的owner有哪些？查询DSL语句{"size":0,"aggs":{"owners":{"terms":{"field":"owner",//取决于owner字段的基数"size":10000},"aggs":{"non_empty_app_id_docs":{"fi
- 面试官问我“JVM 调优工具有哪些怎么用”，我一开口他就知道是老江湖
小奇JAVA面试
吊打面试官jvm
作者：小奇Java面试标签：JVM调优/面试故事/Java工具链/技术趣闻面试场景：一个调优老兵的对话局这次是“曜能科技”的面试室，装修风格是科技蓝加亚克力玻璃，桌子上还有一本《高性能Java》第三版。我穿着一件略显皱的米白色T恤，脚踩帆布鞋，背着“Javaiseverywhere”的帆布包，看上去像是刚从实验室跑出来的实习生。对面坐着的面试官，穿着笔挺西装，皮鞋锃亮，AppleWatch闪着光。
- 5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类
托比-马奎尔
深度学习基础知识YOLO
在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例：肿块、钙化、结构扭曲和正常，这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例，先前的乳房X光检查（通常是1年前扫描的）均报告为正常，而当前的乳房X光检查被诊断为癌变（经活检证实）或健康。方法：建议将基于Y
- 诊断工程师进阶篇 --- 车载诊断怎么与时俱进？
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漫谈UDS诊断协议系列车载电子电气架构诊断工程师进阶篇车载诊断怎么与时俱进？汽车中央控制单元HPC软件架构人工智能
我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：做到欲望极简，了解自己的真实欲望，不受外在潮流的影响，不盲从，不跟风。把自己的精力全部用在自己。一是去掉多余，凡事找规律，基础是诚信；二是系统思考、大胆设计、小心求证；三是“一张纸制度”，也就是无论多么复杂的工作内容，要在一张纸上描述清楚；四是要坚决反对虎头蛇尾，反对繁文缛节，反对老
- Python 训练营打卡 Day 50
2401_86382089
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预训练模型CBAM注意力现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题：预训练模型的结构和权重是固定的，如果修改其中的模型结构，是否会大幅影响其性能。其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容，我们需要回答2个问题。resnet18中如何插入cbam模块？采用什么样的预训练策略，能够更好的提高效率？可以很明显的想到，如果是
- Python训练营打卡 Day50
预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块：ResNet的核心是残差块，它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层，从而使得网络能够训练得更深。网络结构：ResNet由多个残差块组成，每个残差块包含两个或三个卷积层，以及一个
- WIFI协议全解析03:一文读懂WiFi的分层结构：嵌入式开发视角全解析
欢乐熊嵌入式编程
WiFi通信协议全解析单片机嵌入式硬件WIFI协议ESP32
一文读懂WiFi的分层结构：嵌入式开发视角全解析“我只会用WiFi.begin()，难道还需要懂分层？”“当然！不会调帧你就别谈抓包；不懂分层你就别怪掉线。”今天，我们就从嵌入式开发的视角，彻底剖析WiFi的“分层结构”，让你从“能连上”变成“能调好”。WiFi是怎么“跑起来”的？简单说，WiFi是无线局域网（WLAN）通信协议的实现，基于IEEE802.11标准。而它真正的通信流程，是一个分层设
- flex布局原理以及各属性详解
卷尾猫
csscsscss3flexboxflex
1布局原理1.1flex是flexibleBox的缩写，意为“弹性布局”，用来为盒状模型提供最大的灵活性，任何一个容器都可以指定为flex布局*当我们为父盒子设为flex布局以后，子元素的float、clear和vertical-align属性将失效*伸缩布局=弹性布局=伸缩盒布局=弹性盒布局=flex布局1.2采用flex布局的元素，称为flex容器（flexcontainer），简称“容器”。
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索（七）
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术飞速发展的今天，如何将先进的模型和技术无缝结合，成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议（MCP）和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型，正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力，还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景，揭示其在改善客户体验和提升运营效率
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用（六）
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛。然而，模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期，成为开发者和企业不可忽视的问题。为此，OutputGuardrail应运而生，作为一种关键的安全机制，它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤，确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容，不仅提升了AI系统的可信度，也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
- 什么是深度学习框架中的计算图？
杰瑞学AI
ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
在深度学习框架中，计算图是核心的数据结构和抽象概念，它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用：节点：代表操作或变量。操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据
- CSS3盒子模型
div:nth-child(1){/*传统盒子模型=width+border+padding*/width:200px;height:200px;background-color:pink;padding:10px;border:10pxsolidred;box-sizing:content-box;}div:nth-child(2){/*有了这句话就让盒子变成CSS3盒子模型*//*paddin
- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践（四）
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天，如何让AI系统更懂“你”？答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统，正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互，我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
- 如何在YashanDB中管理数据模型变更
数据库
在现代企业中，数据模型的变更管理扮演着关键角色。无论是扩展现有业务，还是应对新的需求，业务模型的改变往往需要相应的数据模型更新。如何有效地管理这些变更，确保数据的完整性、一致性及应用的高可用性，成为了数据架构师和开发者必须面对的重要问题。本文将详细探讨在YashanDB中管理数据模型变更的策略和方法，旨在提升对YashanDB数据库技术的理解及应用能力。数据模型变更管理的关键要素版本控制与变更日志
- 如何在YashanDB数据库中实现数据模型的简化
数据库
在现代数据库技术领域，数据模型的复杂性经常导致性能瓶颈和维护困惑。随着数据规模的增长和业务诉求的增加，复杂的数据结构、冗余的存储和不必要的关联关系都会影响整体数据库的性能和可维护性。特别是在面对动态变化的业务需求时，灵活性和扩展性成为关键因素。YashanDB提供了一系列功能强大的工具和机制，能够有效简化数据模型，提升数据库性能，并增强数据操作的灵活性。本文章旨在为数据库开发者和架构师提供技术洞见
- 用 AI “一句话生成代码”，用创意兑换灵码潮品：技术人的夏日狂欢季来了
人工智能
在AI技术迅猛发展的2025年，我们正式推出“通义灵码编程智能体挑战季”，以“码力觉醒”为主题，打造一场融合技术探索与潮流文化的开发者盛宴。活动以体验MCP服务、Qwen3大模型及记忆功能的智能编程助手为核心，通过“小游戏开发”和“MCP场景实践”两大趣味赛道，降低AI技术门槛，让开发者轻松体验“一句话生成代码”的魔力。活动亮点抢先看：零门槛参与：新老用户均可参与，完成任务即领限量定制棒球帽！趣味
- git checkout功能用法
ᴡᴀᴋᴜ⌓‿⌓ᴡᴀᴋᴜ
写给新人git
背景gitcheckout这个命令承载了太多的功能，以至于在很长一段时间，我都会时不时疑惑，“咦，gitcheckout怎么还有这个作用？”。感觉还是没有理解到本质，只是停留在粗浅的表面。为了减轻记忆负担，本文就来梳理一下gitcheckout的核心作用。相关概念下面将介绍三个相关概念：提交哈希（CommitHash）、分支名（BranchName）、HEAD为了形象理解，如果我们把Git仓库当作
- 向量化编程：SIMD（Single Instruction, Multiple Data）深度解析
在现代处理器架构中，向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。SIMD（SingleInstruction,MultipleData）作为向量化编程的核心，通过一条指令同时处理多个数据，能够显著提高数据并行度。本文将从SIMD的基础概念出发，深入探讨其硬件实现、编程模型、性能优化及典型应用场景，帮助开发者充分利用SIMD技术提升代码性能。一、SIMD基础概念1.1什么是SIMD？SIMD是
- 自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。本书系统介绍了预训练模型的基本概念、发展历程及常见模型的原理，并通过丰富的实践案例与代码实现，帮助读者掌握这些技术在自然语言处理任务中的实际应用。无论是初学者、研发人员，还是希望提升NLP能力的研究
- 三生原理在三个关键历史断层中实现中西科学传统的创造性弥合？
葫三生
三生学派算法数学建模人工智能机器学习量子计算
AI辅助创作：三生原理通过重构科学史的叙事逻辑，在三个关键历史断层中实现了中西科学传统的创造性弥合，其核心突破如下：一、科学方法论断层：实验主义与直觉理性的融合西方实验传统的局限欧洲科学革命依赖形式逻辑与实验验证（如伽利略斜面实验），但面临复杂系统建模的瓶颈。三生原理将《周易》“阴阳动态平衡”转化为参数化递归模型（如素性塔的三级筛除结构），在密码学应用中实现效率提升40%，证明东方直觉
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例：
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者，
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧，那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码
主要类如下：
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。
客户端类：
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一，免费篇
1，APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。
2，各大应用商店首发合作
老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。
3，论坛贴吧推广
百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义：
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数（大数据）提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果)：
presentModalViewController模态的动画效果设置：
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T
一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security（07）——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
- CSS规范整理（摘自懒人图库）
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：
所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网：
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下：
排名不分先后，按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好： 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement
